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力拼智慧升級 開創數位製造新未來

2022智慧工廠論壇台北場(6/7),揭櫫如何實踐「智慧升級、智造未來」。DIGITIMES

經過2020、2011兩年疫情洗禮,原本大家期望2022年逐漸回歸正軌,豈料全球情勢持續動盪,甚至因為烏俄戰爭爆發、呈現越演越烈之勢,且同時間疫情依然嚴峻。影響所及,全球製造業因供應鏈、通膨等問題所苦惱。

因此越來越多製造業者期盼借助數位科技來化解難題,譬如透過數據驅動的高品質決策,優化供應鏈管理效能;或藉由智慧製造的實踐,達到提升生產效率、優化品管與降低成本等綜效。鑒於智慧自動化、數位轉型等議題備受關注,DIGITIMES於日前舉行2022年智慧工廠論壇,揭櫫如何實踐「智慧升級、智造未來」。

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清華大學講座教授簡禎富預期:後疫時代全球產業鏈勢必重構,從水平分工走向垂直整合……台灣企業應善用主場優勢,建立智慧製造利基……DIGITIMES

台科大工業管理系講座教授曹譽鐘指出,智慧營運由數據驅動,其中蘊含兩大技術:資料分析、決策優化;前者創造新價值,後者驅動新未來……DIGITIMES

沒有資料科學家,也能搞定AI!透過訊能集思Jarvix無代碼數據分析平台,不用寫程式、跟系統說話,即可做數據分析。DIGITIMES

經Beseye協助,3個月內就幫你第一個工站導入AI SOP分析;爾後你不必重新訓練,就能自行將模型平行擴展到其他工站。DIGITIMES

西門子與睿志科技聯手協助你突破艱澀難懂的數位孿生,有效實現工廠、產線或機台的數位模擬,加速創新旅程。DIGITIMES

台達集團旗下的晶睿通訊,藉由研發團隊不斷精進,使Smart VCA智能影像分析技術日益壯大,滿足更多智慧工廠應用。DIGITIMES

橙鋐科技展示由UGuard孕育的AgileLink次世代廣域網路管理方案,能辨識大量應用程式及網頁,幫助管理者有效分配頻寬資源。DIGITIMES

緯謙智慧雲市集,目前提供人因分析、IIoT等五大SaaS服務,讓中小企業只需藉由訂閱制,即可加速啟動數位轉型。DIGITIMES

對工控資安鑽研甚深的Moxa,匯聚網路分段、IPS、白名單控制等技術精華,打造出富含競爭力的工業網路安全方案。DIGITIMES

艾訊集結硬體平台、相機介面、軟體架構等AI MV供應實力,如同有身體、眼睛及大腦完整機能,得以助攻智慧製造。DIGITIMES

兩年前問世的工業5.0,如今搭上ESG熱潮而備受關注。華碩趁勢展現AI軟硬功力,要落實以人為核心的工業5.0思維。DIGITIMES

世邁科技憑藉DPPM小於200的記憶體,及DWPD大於1的ME2 SSD,種種先進產品使其威風八面,可望在智慧工廠市場一展長才。DIGITIMES

近年對產線可視化、能源管理等領域著力至深的泓格科技,靠著這些專長,展出一系列智能化設備預防保養方案。DIGITIMES

台塑網已讓傳統CRM進化為全新的客戶滿意管理平台,可協助企業營造新穎的交易體驗,讓數位業務戰略無往不利。DIGITIMES

建興儲存科技一舉展出工業SSD、智慧遠端監控軟體,旨在幫助企業悉心守護數據資產,心無旁騖衝刺轉型升級。DIGITIMES

連年蟬聯Gartner魔力象限領導者的AWS,憑藉AIoT技術能量、輔導製造轉型的深厚經驗,形塑出「主導工業營運的智慧大腦」。DIGITIMES

擅於透過雲端交付企業應用服務的Infor,整合WMS、IoT、AI/ML及預測分析等不同維度能量,幫助製造業者優化生產體驗。DIGITIMES

採取藍湖策略,建立智慧製造利基

清華大學講座教授簡禎富表示,藍海策略鼓勵大家透過創新找到新市場,且此市場無邊無際像海一樣大、利潤高,但此概念再現性低。故他提倡藍湖策略,鼓勵台灣企業深耕利潤高、但規模未大到吸引眾多競爭者的市場,再透過「高築牆、廣積糧」手段,將藍湖變成健康狀態。

藍湖是工業3.5的前傳,深究工業3.5內涵,在於既然無法一步到位實踐工業4.0,便應採取混合策略,一部份走合理化、標準化等基本功;另一部份善用科技邁向系統化、智慧化。

他預期後疫時代全球產業鏈勢必重構,從水平分工走向垂直整合,轉折過程如循環賽道,有人跑得快、有人跑得慢,快慢之間的落差,就存在創新創業的機會點;建議台灣企業儘速盤點並轉進最佳位置,進而利用台灣主場優勢,發展虛實整合方案,奠定永續經營勝基。

實踐智慧運籌,打造未來新價值

台灣科技大學工業管理系講座教授曹譽鐘指出,智慧營運由數據驅動,其中蘊含兩大技術,一是資料分析,另一為決策優化;前者可創造新價值,後者可驅動新未來。兩項技術組成智慧運籌系統,可結合戰情室,進一步實現資料視覺化、決策最佳化。

資料分析步驟依序是資料收集、資料前處理、模型選定、參數調整、準確度評估、現象解釋;相關應用場景為瑕疵檢測、預測性保養、設備參數調控、配料組合優化、需求預測及異常偵測。

至於決策優化,其步驟依序為問題定義與分析、建立數學模型、開發求解方法、模式驗證、最佳方案建議與實施;適用於幾乎所有經營議題,如規劃排程、派工 / 排班、存貨政策、運輸途程和商品定價等。

結合AI與工業5.0,營造永續智慧製造

華碩電腦智慧解決方案處長彭愷翔說,工業4.0帶來效率提升、績效可視化、彈性生產等多重效益,但也衍生環境污染、電力需求激增等負面效應。

因此兩年前有專家倡議工業5.0,強調以人為核心,透過AI打造具永續性、適應力與社會責任的生產場域,據以建立永續的智慧製造。而工業4.0與5.0是「互補」、而非「取代」。

為此華碩瞄準人機料法環五大範疇,提出智慧工業安全防護平台、基於波形分析的預兆診斷系統(PHM)、基於機器視覺的瑕疵檢測、生產參數分析等方案,落實以人為核心結合AI技術的工業5.0思維。

優質工規記憶體,加速智慧工廠落地

世邁科技(SMART Modular Technologies)產品行銷經理林後坤指出,世邁有DuraMemory、DuraFlash等產品線。前者為工業級記憶體,以「Zefr」(Zero Failure Rate)、DPPM低於200等優勢享譽產業界;後者為工業級儲存,包含如ME2 SSD支援1以上DWPD的利基產品。

世邁與Vecow合力打造集機器視覺(MV)、數據收集、工業自動化於一體的智慧工廠方案,此方案在現場端部份,採用世邁提供的寬溫、抗硫、小尺寸工規記憶體;至於中控台,則選用最能支持AI運算的NVDIMM,搭配DWPD大於1的ME2 SSD。

透過影像分析,助工廠建立AI工站

雲守護安控(Beseye)產品副總監許映琪說,其Beseye平台植基於人體骨骼分析技術,兼具偵測距離逾30公尺、360度全方向性分析、不做臉部識別(顧及隱私)等特質,如今成為製造業實踐「標準化AI SOP分析」應用的助攻手。

企業可先選出瓶頸工站,提供生產過程影片與SOP說明,便由Beseye的AI顧問協助評估影片、確認執行方式、推動AI訓練與部署,歷時2~3個月打造第一個AI工站。後續企業可在不需重新訓練下,自行將分析模型快速複製到其他工站。

善用智能監控,加速工廠智慧化

晶睿通訊亞太業務部部長郭家彰說,晶睿憑藉多項優勢,在智慧工廠專案扮演要角。首先其智能影像分析軟體(Smart VCA)為自家研發團隊打造,掌握Source Code,易於持續創新。其次標榜方便性與完整性。再者晶睿提供iNSIGHT開放平台,讓客戶有機會為「非晶睿」既有設備賦予AI智能。

晶睿以VAST 2中控平台為核心支持各種應用,包括結合車牌辨識、人臉辨識,在出入口嚴加把關;藉由Attribute演算法支持Tracker應用,掌握人員在廠內的移動軌跡;透過Line Crossing Detection功能,偵測有無人員誤闖危險區域。

AI MV助陣,催生各種智慧工廠應用

艾訊產品經理蔡宙霖說,現今AI已為硬體市場開拓一片藍海,且不管針對Identification、Classification或Segmentation等面向,皆能展現顯著應用價值。因此艾訊積極拓展AI MV方案,提供硬體平台、相機介面、軟體架構等完整產品線,協助企業佈建各式智慧應用場景。

值得一提,艾訊也積極串聯ISV夥伴,如鷹勢科技便是其一。鷹勢技術長成明說,其專精深度學習技術,擁有領先業界的光感辨識引擎,也提供獨特的多人線上標記系統;截至目前,鷹勢和艾訊已聯手實現諸如PCB露洞檢測等多項智慧工廠應用實例。

藉由持續監測,發揮預防保養功效

泓格科技經理許修齊指出,工廠慣用的保養模式,係由人工定期巡檢,若人員專業不到位、保養動作不確實,仍難防止設備故障。因此建議企業應於生產設備架設監控系統,持續進行偵測與分析,預測設備可能失效的時間,讓企業及早因應。

針對電力、振動、溫度、氣體或漏液等預防保養的感知指標,泓格不僅提供對應的感測器,也提供繞射性佳的Sub-1GHz無線傳輸方案,協助打造持續性監測架構,滿足預防保養、能源管理、設備診斷等應用目標。

IO-Link一統江湖,促進工業自動化

意法半導體(ST)亞太區工業自動化行銷經理羅至宏說,礙於介面長期未統一,影響工業自動化發展進程;但隨著IO-Link崛起,可望促使感測介面一致,加速催生工業4.0應用。IO-Link是將智能感測器與執行器連接到自動化系統的通訊系統,植基於IEC 61131-9中的SDCI規範,可滿足新世代智慧工廠的點對點雙向可靠傳輸需求。

IO-Link分為Master Side與Device Side,由前者供應24V電源給後者,故感測器不必自帶電源。ST在兩端皆有解決方案,建議業者先決定做哪一端產品,再選擇IC,接著充分利用ST的Turnkey方案、參考設計,加速孕育自動化應用。

善用DPM,促進生產效率提升

研杰科技總經理張振忠說,現今製造業遭遇系統各自獨立、人工作業居多,老舊系統太多等難題;建議導入PTC解決方案以克服挑戰,例如以Kepware實現設備聯網,以ThingWorx實現可視化,並可借助數位績效管理(DPM)來進行調度與改善,鋪排最順暢的智造轉型旅程。

PTC台灣IoT技術顧問呂家懷表示,OEE對工廠影響甚大,只要稍有改善就會促進利潤增長,惟過往不易探知真實OEE。DPM以時間損失管理為核心,將工廠機台的OEE、生產節拍、問題原因、瓶頸分析、績效反饋串聯為一個閉環,從企業高度來綜觀產線管理,隨時挖掘瓶頸點、追蹤改善成效,事半功倍地提升OEE。

依循IEC 62443準則,建立工業資安防線

四零四科技(Moxa)亞太事業處產品行銷經理郭彥徵說,工業數位轉型的關鍵元素即是資料,資料被精簡、收斂、運用的程度越高,競爭力升級幅度就越大;唯有強化OT安全力,才能牢牢守護珍貴的工業數據資產。

工業用戶須參酌IEC 62443協定,理解用戶、SI、設備供應商等角色各自的資安責任與稽核標準。另切記資安目標就是避免系統被攻擊,應同步採取端點防護,資料防護與網路防護等多種對策;其中網路防護重點為縱深防禦,為做好此事,用戶應確認網路現狀、佈建網路防護及選擇可靠的OT設備,如全球首台通過IECEE認證的「Moxa EDS-4000/G4000」IEC 62443交換機便是一例。

MES架構轉型,開啟智慧製造新契機

IBM科技事業部系統與儲存事業處技術總監趙文振說,台灣不少半導體與面板廠已達關燈工廠境界,現場鮮有人跡,因生產運作皆由MES負責執行,顯見MES在OT領域極為重要。

鑒於MES與智造轉型的高度關聯,IBM重新設計下一代MES,標榜其符合標準、具有替代性及可擴展性,更重要還能即插即用、易於整合,意即任何IT設施、應用服務、機台都能隨時插進產線,加入營運行列。為此IBM基於IBM Power Systems打造企業私有雲,並基於Red Hat OpenShift建構雲就緒的MES系統,不僅具延伸性,亦兼顧安全性、穩定性等傳統價值。

借助無代碼系統,落實高效數據分析

美商訊能集思執行長張宗堯說,現今多數企業都存在「數據孤島」,導致各部門耗時彙整數據,以提供管理者做決策,但不同部門之間的資訊難以透通。為此訊能集思打造無代碼系統「Jarvix」,讓使用者只要說說話,即可展開數據分析。

Jarvix的價值,在於解決過往AI分析缺乏標準做法的問題。人們經由找到問題、找到原因、找到答案三步驟,便可擺脫以往仰賴數據科學家的低效現狀,迅速實現異常監控 / 預警、數據探索(根因 / 分群 / 異常關聯分析)、模擬 / 預測 / 優化等目標。

以數位孿生為基底,迅速展現製造新價值

西門子軟體工業大陸高科技行業及台灣地區技術總監陳松盈說,西門子在2014年展開數位轉型,已將工業4.0落地,實現預測性維護 / 參數自動優化、焊接品質預測、選裝防錯檢測、機加工過程工藝優化…等效益。

深究西門子智慧製造的基底為「數位模型」,先根據產品做成3D模型,再以數位平台促成跨部門、跨企業協作;其間接連繁衍產品數位孿生、工藝數位孿生、工廠數位孿生,最終把實際生產過程參數,回饋前端數位模型系統作為持續精進依據。依西門子的經驗,製造業啟用數位總線(數位模型+數位平台+數位孿生)的三個月內,即有能力做出好產品、好決策,及早預測產品或產線的品質。

利用SaaS訂閱模式,降低智造創新門檻

緯謙科技高科技部總監彭怡潔說,緯創集團於2016年啟動數位轉型,同年成立緯謙,由緯謙負責集結集團轉型經驗,包裝為解決方案向外推廣,近年針對智慧製造、智慧醫療、智慧城市、智慧零售累積締造逾300個成功案例。

考量台灣中小企業眾多,急需進行變革,但缺乏資訊人才及充足經費,亦不理解AI、5G、數位孿生、建模等技術;促使緯謙推出「智慧雲市集」,利用SaaS訂閱新模式,幫助中小型製造商加速驅動轉型,現已推出人因分析、IIoT、智慧排程、物料需求運算與供應商管理、訂單識別流程自動化機器人等五大雲服務。

援引「四化」能量,形塑客戶滿意管理平台

台塑網科技應用軟體事業群電子商務處專案顧問殷宜萱說,台塑網有別於一般資訊公司,所有解決方案皆已落實在台塑集團的管理流程,才向外推廣。而台塑網也外界熟知的CRM,轉化為更具價值的客戶滿意管理平台。

他指出,台塑數位轉型蘊含四化。一是整合化,意指資料、異質系統的整合。二是可視化,讓中高階主輕易查詢直覺化統計圖表,方便做決策判斷。三是智慧化,將AI演算法落實在既有工作流程。四是即時化,善用資訊科技工具,確保資料快速流動。藉由四化,可望促進企業體質全面轉型,進而主動迎合客戶當下期望,提供創新的交易體驗。

AI視覺檢測,精確把關生產品質

阿里雲擁有強大AI視覺演算法與豐富經驗,可依環境、設備、車輛、巡檢等不同場景選型,協助企業導入相關數據、執行標註,接續完成模型訓練與測試,此後即可執行辨識與檢測。不僅如此,阿里雲亦可提供方法論的輔導、大數據運算和產業諮詢,協助企業建立生產履歷,為生產品質做把關。舉例而言,鋼鐵工廠是阿里雲視覺AI技術應用場景之一。在於鋼板上只要出現微小裂紋、哪怕細如髮絲,都被視為重大瑕疵;但相關檢測流程十分艱難,且無法做到100%不漏檢。為解決上述困擾,某鋼鐵公司利用阿里達摩院先進演算法,特別打造AI品質檢測系統,讓鋼板表面缺陷的檢出率,從過去90%提高為98%,大幅優化鋼板出貨品質,且讓「品質異議」所衍生的賠款金額,從人民幣0.06元 / 噸降為0.02元 / 噸。


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